我需要计算这两个独立的任务。以前我是按顺序进行的：
string firstHash = CalculateMD5Hash("MyName");
string secondHash = CalculateMD5Hash("NoName");
[方法calculateMD5Hash看起来像。它用于为最大16GB的文件计算MD5哈希值：
private string CalculateMD5(string filename)
{
using (var md5 = MD5.Create())
{
using (var stream = File.OpenRead(filename))
{
var hash = md5.ComputeHash(stream);
return BitConverter.ToString(hash).Replace("-", string.Empty).ToLowerInvariant();
}
}
}
但是由于这2个CalculateMD5Hash方法可以并行运行，因此我正在尝试这样做：
Task<string> sequenceFileMd5Task = CalculateMD5("MyName");
Task<string> targetFileMD5task = CalculateMD5("NoName");
string firstHash = await sequenceFileMd5Task;
string secondHash = await targetFileMD5task;
而且我的CalculateMD5方法看起来像：
private async Task<string> CalculateMD5(string filename)
{
using (var md5 = MD5.Create())
{
using (var stream = File.OpenRead(filename))
{
var hash = md5.ComputeHash(stream);
return BitConverter.ToString(hash).Replace("-", string.Empty).ToLowerInvariant();
}
}
}
我希望代码异步工作，但它可以同步工作。
这可能是受I / O限制的，所以并行化它可能不会使事情加速很多（甚至可能使事情减速）。
已经说过，您的代码存在的问题是您没有创建任何新任务来在后台运行代码（仅指定async不会创建任何线程）。
而不是试图“强制”使用异步，最简单的解决方案可能是通过PLinq利用AsParallel：
AsParallel如果要限制用于此目的的线程数，可以按照以下示例使用List<string> files = new List<string>()
{
"MyName",
"NoName"
};
var results = files.AsParallel().Select(CalculateMD5).ToList();
，它将并行线程数限制为2：
WithDegreeOfParallelism()但是请注意，如果存在诸如var results = files.AsParallel().WithDegreeOfParallelism(2).Select(CalculateMD5).ToList();
之类的东西，您当然希望将其与MD5.COmputeHashAsync()和async/await一起使用-但这种事物不存在。
您可以将功能主体更改为任务，然后等待结果。
Task.WhenAll()加快速度的一种方法是使用双缓冲，这样一个线程可以从文件读入一个缓冲区，而正在为另一个缓冲区计算MD5。
这使您可以将I / O与计算重叠。
最好的方法是让一个任务负责计算所有数据块的Md5，但是由于这会使代码复杂化很多（并且不太可能产生更好的结果）应该为每个块创建一个新任务。
代码看起来像这样：
private async Task<string> CalculateMD5(string filename)
{
return await Task.Run(() =>
{
using (var md5 = MD5.Create())
{
using (var stream = File.OpenRead(filename))
{
var hash = md5.ComputeHash(stream);
return BitConverter.ToString(hash).Replace("-", string.Empty).ToLowerInvariant();
}
}
});
}
这里是一个可编译的测试应用程序：
使用系统；使用System.Diagnostics；使用System.IO;使用System.Security.Cryptography;使用System.Threading.Tasks;
命名空间演示{班级计划{静态异步任务Main（）{字符串文件=“您要测试的大文件”;
public static async Task<byte[]> ComputeMd5Async(string filename)
{
using (var md5 = MD5.Create())
using (var file = File.OpenRead(filename))
{
const int BUFFER_SIZE = 4 * 1024 * 1024; // Adjust buffer size to taste.
byte[] buffer1 = new byte[BUFFER_SIZE];
byte[] buffer2 = new byte[BUFFER_SIZE];
byte[] buffer = buffer1; // Double-buffered, so use 'buffer' to switch between buffers.
var task = Task.CompletedTask;
while (true)
{
buffer = (buffer == buffer1) ? buffer2 : buffer1; // Swap buffers for double-buffering.
int n = await file.ReadAsync(buffer, 0, buffer.Length);
await task;
task.Dispose();
if (n == 0)
break;
var block = buffer;
task = Task.Run(() => md5.TransformBlock(block, 0, n, null, 0));
}
md5.TransformFinalBlock(buffer, 0, 0);
return md5.Hash;
}
}
}
而且我得到的文件大小约为2.5GB的结果：
Stopwatch sw = new Stopwatch();
for (int i = 0; i < 4; ++i) // Try several times.
{
sw.Restart();
var hash = await ComputeMd5Async(file);
Console.WriteLine("ComputeMd5Async() Took " + sw.Elapsed);
Console.WriteLine(string.Join(", ", hash));
Console.WriteLine();
sw.Restart();
hash = ComputeMd5(file);
Console.WriteLine("ComputeMd5() Took " + sw.Elapsed);
Console.WriteLine(string.Join(", ", hash));
Console.WriteLine();
}
}
public static byte[] ComputeMd5(string filename)
{
using var md5 = MD5.Create();
using var stream = File.OpenRead(filename);
md5.ComputeHash(stream);
return md5.Hash;
}
public static async Task<byte[]> ComputeMd5Async(string filename)
{
using (var md5 = MD5.Create())
using (var file = File.OpenRead(filename))
{
const int BUFFER_SIZE = 4 * 1024 * 1024; // Adjust buffer size to taste.
byte[] buffer1 = new byte[BUFFER_SIZE];
byte[] buffer2 = new byte[BUFFER_SIZE];
byte[] buffer = buffer1; // Double-buffered, so use 'buffer' to switch between buffers.
var task = Task.CompletedTask;
while (true)
{
buffer = (buffer == buffer1) ? buffer2 : buffer1; // Swap buffers for double-buffering.
int n = await file.ReadAsync(buffer, 0, buffer.Length);
await task;
task.Dispose();
if (n == 0)
break;
var block = buffer;
task = Task.Run(() => md5.TransformBlock(block, 0, n, null, 0));
}
md5.TransformFinalBlock(buffer, 0, 0);
return md5.Hash;
}
}
}
因此异步双缓冲版本的运行速度提高了约50％。
可能有更快的方法，但这是一个相当简单的方法。